2.5. Практическое использование case-технологии при решении задач проектирования.

Проиллюстрируем материал предыдущей темы примером разработки проекта интегрированной системы комплексной автоматизации созданной с использованием классического экспертного подхода и с использованием CASE-технологии.

При проектировании систем комплексной автоматизации групп объектов, разработке процессов создания технически сложных продуктов, обычно возникает необходимость выбора конфигурации системы или совокупности процессов и оборудования, удовлетворяющих ряду противоречивых критериев.

Классическим приемом построения подобных интеллектуализированных систем является использование экспертного подхода. Задачи многокритериальной оптимизации в их классической постановке путем применения аппарата векторной оптимизации часто не дают практически полезных решений, ибо в конечном счете они всегда содержат некоторые упрощения, отнюдь не способствующие повышению адекватности математической модели описываемого объекта. С другой стороны, практические попытки системного рассмотрения реальной совокупности взаимосвязанных объектов как ансамбля с целью его выделения из внешнего мира для последующей многокритериальной оптимизации обычно приводят к постановке задачи, не имеющей иного решения кроме полного перебора.

Выбор между существенным упрощением модели и полнопереборной задачей, неподдающейся решению за разумный срок, ведет к поиску пути создания модели как “синтеза оптимальной системы от экспертно заданного условия”, т.е. к процессу введения в полнопереборную задачу экспертно заданных начальных условий, что, в принципе, является характерным для экспертных решений.

2.5.1. Использование классического экспертного подхода

2.5.1.1. Выбор минимального числа объектов автоматизации при максимальном взаимном обеспечении информацией

При построении системы комплексной автоматизации с учетом реальной открытости всех входящих в нее объектов разработчик всегда приходит к необходимости разрыва какого-то количества информационных связей для сведения системы автоматизации к информационно замкнутой. Это практически можно осуществить, если считать исполнителей (операторов) в системе информационно независимыми от внешнего мира по крайней мере на время сеанса работы.

Некоторую формализацию постановки задачи можно представить следующим образом. Необходимо минимизировать функцию:

,

причем задача состоит в выборе подмножества , i,j U, при котором была бы минимальна.

Здесь: - оценка количества информации, передаваемой из j-й вершины (объекта) в i-ю;

- оценка количества информации, передаваемый по каналу.

Дополнительными условиями являются:

- ограничение:

, где - максимальная проводимость канала

- условие:

задача решается при максимуме

.

В конечном счете, формируется весьма сложная задача выбора максимального ( но с учетом имеющихся проектных, финансовых и технических ограничений) числа взаимосвязанных подсистем (рабочих мест операторов - конструкторов, исследователей...) наилучшим образом по объему передаваемой и принимаемой информации, обеспечивающего построение системы как замкнутого объекта.

Известно, что прямое решение подобных задач невозможно иначе как полным перебором вариантов, число которых логарифмически возрастает в зависимости от числа составляющих подсистем. При этом сравнение получаемых вариантов в конечном счете остается за экспертной системой, ибо кроме упомянутых формальных критериев все равно останутся неформализуемые особенности и подцели создания комплексной системы, проявляющиеся именно в формировании начального ансамбля подсистем автоматизации.

Фактически мы имеем полносвязный граф, вершинами которого являются подсистемы автоматизации. Одна из вершин соответственно является эквивалентом внешнего окружения (внешний мир). Двунаправленные связи графа помечаются характеристиками потоков информационного обмена

Для решения задачи предлагается использовать экспертную систему до анализа графа по заданным критериям. Варианты экспертных оценок соответствуют отметкам вершин и дуг графа, принимаемых к разработке уже на первом этапе выбора комплекса подсистем.

В этом случае образуются априорно выделенные центры автоматизации внутри комплексного объекта, а количественная сложность вычислений падает до перебора, пропорционального числу связей вершин графа.